Маергойз Л. С., Федотов А. М.  
          Оптимальная погрешность аналитического продолжения с конечного 
          множества по неточным данным в гильбертовых пространствах голоморфных 
          функций   
        Рассматривается задача аналитического продолжения по неточным данным 
          c конечного подмножества $U$ области $D$ пространства $\Bbb {C}^n$ в 
          точку $z_0\in D\setminus U$ функции $f$ из $H(D)$, принадлежащей ограниченному 
          множеству корректности $V$. Здесь $H(D)$ --- гильбертово пространство 
          функций, аналитических в $D$. Для случая, когда $H(D)$ — 
          гильбертово пространство с воспроизводящим ядром, найдены конструктивные 
          формулы для вычисления оптимальной погрешности, оптимального линейного 
          алгоритма экстраполяции в точку $z_0$ функций множества $V=\{f\in 
          H(D): \|f\|\le r\}$ $(r>0)$, чьи приближенные значения заданы на 
          множестве $U$, и {\it экстремальной функции}. Кроме того, исследуется 
          асимптотика оптимальной погрешности, когда ошибки при получении исходных 
          данных стремятся к $0$.  
           
         
        | 
     
        Maergoiz L. S., Fedotov A. M. 
          Optimal error of analytic continuation from a finite set with 
          inaccurate data in Hilbert spaces of holomorphic functions 
        We consider the problem of analytic continuation with inaccurate data 
          from a finite subset U of a domain D of Cn 
          to a point z0∈D\U for the functions 
          f belonging to a bounded correctness set V in a Hilbert space 
          H(D) of analytic functions in D. In the case when 
          H(D) is a Hilbert space with a reproducing kernel, we find 
          constructive formulas for calculating the optimal error, the optimal 
          function, and the optimal linear algorithm for extrapolation to a point 
          z0 for functions in V whose approximate 
          values are given on a set U. Moreover, we study the asymptotics 
          of the optimal error in the case when the errors of initial data vanish. 
         
        |